-
题名基于深度学习的工程作业智能监控技术的模型优化测试
被引量:3
- 1
-
-
作者
尚福瑞
范云飞
郝强
甄志伟
-
机构
国网青海省电力公司建设部
国网青海省电力公司西宁供电公司建设部
国网青海省电力公司海东供电公司建设部
天津市渤海新能科技有限公司
-
出处
《粘接》
CAS
2023年第4期182-186,共5页
-
基金
国网青海省电力公司科学技术项目(项目编号:52280020006D)。
-
文摘
为了改善输变电工程作业人工检测效率低、人员财产安全风险频发问题,提出了一种基于神经网络模型压缩目标检测技术,结合改进的卡兹曼滤波进行目标跟踪,实现无人机对输变电工程的智能监控。通过深度可分离卷积模型,降低参数数量、提高推理速度,引入注意力机制和剪枝算法,降低神经模型复杂度和非必要参数,减少信息处理数量。同时采用欧氏距离改进的卡尔曼滤波进行目标跟踪,提升目标跟踪的实时性和准确性。实验结果表明,提出的组合模型算法与传统算法对比,可以充分提取文本的高频特征信息,对于不同颗粒度的数据集的准确率提升8%,召回率降低4%,性能更优,具有一定的科研及应用价值。
-
关键词
输变电工程作业
智能监控
深度学习
模型压缩
剪枝算法
卡尔曼滤波
-
Keywords
power transmission and transformation works
Intelligent monitoring
deep learning
model compression
pruning algorithm
Kalman filtering
-
分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM743
[电气工程—电力系统及自动化]
-